【技术实现步骤摘要】
一种混合储能系统预测控制方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及混合储能系统控制
，尤其是指一种混合储能系统预测控制方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]混合储能系统是指至少两种储能的组合，它的主要目标是以最优的方式利用可用储能的优势。一种常见的组合是电池和超级电容,因其具有互补的能量特性和功率特性。电池能量密度高，负责提供长时间的能量缓冲；相应的，超级电容功率密度高，适用于实现快速的功率响应。两者的组合可以在不牺牲整个系统性能的情况下延长电池的寿命。因此，由电池和超级电容组合形成的混合储能系统在电动汽车、新能源发电等领域得到了广泛的应用。为了使混合储能系统具有良好的动态性能，提出了多种控制策略。先前的工作可以大致分为两类，即基于规则的和基于优化的。基于优化的控制策略可分为离线方法和在线方法，模型预测控制是现有在线优化管理策略中较为突出的一种。模型预测控制是基于模型的先进控制,其控制性能在很大程度上取决于所使用的参数和所构建的模型的准确性。然而，混合储能系统具有多变量、强耦合以及非线性等特性...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种混合储能系统预测控制方法，其特征在于，包括：根据离线输入输出数据，建立基于子空间辨识的混合储能系统状态空间模型，并将其作为预测控制策略的预测模型；当系统参数固定时，采用模型预测控制策略控制所述混合储能系统运行，所述模型预测控制策略为：以最小化成本为优化目标，建立第一目标函数和第一约束，测量当前系统状态并求得最优解，施加给系统；当系统参数突变时，切换为鲁棒模型预测控制策略控制所述混合储能系统运行，采集控制过程中实时生成的在线输入输出数据，利用子空间辨识技术获取对应时刻混合储能系统的在线状态空间模型，所述鲁棒预测控制策略为以最小化成本为优化目标，建立H
∞
型的第二目标函数和第二约束，测量当前系统状态并求得最优解，施加给系统；当满足预设条件时，由鲁棒模型预测控制策略切换回模型预测控制策略，同时将此刻的在线状态空间模型作为模型预测控制的预测模型，所述预设条件为在线状态空间模型控制的负载电压与系统的实际负载电压之间的差值不大于预设阈值。2.根据权利要求1所述的混合储能系统预测控制方法，其特征在于，所述以最小化成本为优化目标，建立第一目标函数和第一约束包括：建立成本函数其中，第一部分是状态变量偏差的成本项，第二部分是输入变量偏差的成本项，Q
s
＞0和R
s
＞0为对称加权矩阵，x(k+i∣k)表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的状态预测量，u(k+i∣k)表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的输入变量；以最小化成本函数为优化目标建立第一目标函数：其中，为常数矩阵，为每个输入的最大值，m为矩阵B的列数；求取所述成本函数的上界，并采用状态反馈控制律最小化所述上界，将所述第一目标函数转换为寻找Q，F，Z使得γ最小：其中，γ为一个正标量，Q，F为一个矩阵，Z为对称矩阵；所述第一约束为：
其中，x(k)为当前时刻的状态变量，ζ,ξ为一个正标量，γ0为γ的上限值，X为一个矩阵，I为一个单位矩阵。4.根据权利要求2或3所述的混合储能系统预测控制方法，其特征在于，所述状态反馈控制律为将系统的状态变量通过比例环节传送到输入端进行反馈，其表达式为：u(k+i∣k)＝Kx(k+i∣k),i≥0其中，K为控制增益。5.根据权利要求1所述的混合储能系统预测控制方法，其特征在于，所述根据离线输入输出数据，建立基于子空间辨识的混合储能系统状态空间模型，并将其作为预测控制策略的预测模型包括：获取离线输入输出数据：u＝(u(0),u(1),...,u(s+N
‑
2))y＝(y(0),y(1),...,y(s+N
‑
2))其中，u(s+N
‑
2)为第s+N
‑
2个输入数据，y(s+N
‑
2)为第s+N
‑
2个输出数据，s为严格大于状态向量的维数n的一个常数，N为Hankel矩阵的列数；基于所述离线输入输出数据构建Han...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨玮林，许德智，潘庭龙，董越，沈婉琳，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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